¿Por qué algunas decisiones resultan mucho más difíciles que otras, aunque dispongamos de la misma información? La respuesta puede estar no solo en las alternativas disponibles, sino también en cómo organizamos los datos y en el orden en que los analizamos. Esta es la conclusión central de una investigación desarrollada por Adam Sanjurjo, profesor del Departamento de Fundamentos del Análisis Económico de la Universidad de Alicante (UA).
El trabajo ha sido publicado en Econometrica, una de las revistas científicas de referencia en el ámbito de la investigación económica. El estudio aplica un concepto procedente de la informática teórica para explicar cómo las exigencias de memoria influyen en la capacidad de las personas para elegir correctamente.
La investigación muestra que dos formas de resolver un mismo problema pueden producir resultados muy diferentes, incluso cuando las opciones y los datos son idénticos. La diferencia depende, en buena medida, de cuánta información necesitamos mantener activa en la memoria mientras comparamos las alternativas.
La forma de procesar los datos puede cambiar el resultado
Para comprender el alcance de este hallazgo, basta con imaginar que queremos elegir un producto entre varios, teniendo en cuenta su precio, calidad y duración. Una posibilidad es analizar todas las características de un producto antes de pasar al siguiente. Otra consiste en comparar primero los precios de todas las opciones, después sus calidades y, por último, su duración.
Aunque ambos procedimientos utilizan exactamente los mismos datos, la cantidad de información que debemos mantener simultáneamente en la memoria puede variar de forma considerable. Según Sanjurjo, esa diferencia ayuda a explicar por qué unas estrategias de decisión funcionan mejor que otras cuando aumenta la complejidad del problema.
Los experimentos realizados para el estudio respaldan esta explicación. En problemas pequeños, con pocas alternativas y características que comparar, los distintos órdenes de procesamiento requieren cantidades de memoria similares y los resultados obtenidos por los participantes apenas difieren.
Sin embargo, cuando aumenta el número de opciones y atributos, también crece la distancia entre los procedimientos que necesitan menos memoria y los que exigen más. En los problemas de mayor tamaño, la diferencia en la tasa de aciertos alcanza aproximadamente los 40 puntos porcentuales.
Al considerar conjuntamente los distintos tamaños de problema, los participantes acertaron el 87,5 % de las decisiones cuando seguían el orden que requería menos memoria, frente al 66,1 % cuando utilizaban el procedimiento que exigía más recursos de memoria de trabajo.
La memoria de trabajo, una pieza clave de la racionalidad humana
Para Sanjurjo, estos resultados permiten comprender mejor cómo las personas se adaptan a decisiones que superan su capacidad de procesamiento inmediato. No se trata únicamente de disponer de más información o de enfrentarse a un problema más sencillo: también importa encontrar una manera eficaz de organizar los datos.
«Los resultados apuntan así a una idea más general sobre la racionalidad humana. Cuando una decisión nos desborda, podemos adaptarnos reorganizando la manera en que procesamos la información», señala el investigador.
El profesor añade que la capacidad para decidir correctamente no depende solo de las características objetivas del problema ni de la cantidad de información disponible. También influye cómo estructuramos los datos para reducir la información que necesitamos mantener al mismo tiempo en la memoria.
Esta perspectiva ofrece una explicación de por qué dos decisiones aparentemente similares pueden generar niveles de dificultad distintos. Además, abre nuevas vías para estudiar cómo la presentación de los datos puede facilitar elecciones complejas en ámbitos como el consumo, la economía o la vida cotidiana.
De la informática teórica a las decisiones humanas
La idea central de la investigación procede de la informática teórica, donde la complejidad espacial mide la cantidad de memoria que necesita una máquina para resolver un problema.
Sanjurjo traslada este concepto al comportamiento humano y lo utiliza para cuantificar las exigencias de memoria de trabajo asociadas a diferentes maneras de procesar información. De este modo, puede comparar estrategias de decisión y analizar cómo sus necesidades de memoria se relacionan con los errores que cometen las personas.
«En informática, la space complexity o complejidad espacial mide cuánta memoria necesita una máquina para resolver un problema. Lo que hago en este estudio es aplicar esa misma medida a las decisiones humanas, cuantificando la memoria de trabajo necesaria para procesar la información y llegar a una decisión», explica.
El enfoque permite analizar no solo cuánto esfuerzo exige una elección, sino también qué procedimientos reducen las necesidades de memoria y favorecen una mayor precisión. La teoría desarrollada por el investigador relaciona estas exigencias con los errores observados en los experimentos y permite anticipar cómo cambia el rendimiento a medida que crece el número de alternativas.
Las personas tienden a elegir espontáneamente el método más eficiente
Uno de los resultados más llamativos aparece cuando los participantes pueden decidir por sí mismos cómo organizar la información, sin recibir instrucciones sobre el procedimiento que deben seguir.
En esa situación, el 98,5 % de los participantes organizó espontáneamente los datos siguiendo el tipo de orden que la teoría identifica como el de menor complejidad espacial. Además, su rendimiento fue elevado: acertaron aproximadamente el 90 % de las decisiones.
Este resultado sugiere que las personas pueden recurrir de manera intuitiva a estrategias que reducen las exigencias de memoria cuando tienen libertad para organizar la información. La investigación ofrece así una explicación matemática de por qué determinados métodos de comparación resultan más naturales y eficaces que otros.
En conjunto, el trabajo de Adam Sanjurjo muestra que decidir bien no depende únicamente de saber qué opciones existen, sino también de cómo procesamos la información disponible. Una conclusión con posibles aplicaciones en el diseño de herramientas de apoyo a la decisión y en la forma de presentar información compleja para facilitar elecciones más acertadas.
